Social Network Analysis in Software Testing to Categorize Unit Test Cases Based on Coverage Information
Notice bibliographique
Résumé
Software testing is the most visible and cost-consuming activity in assuring the quality of software systems. In today's large-scale software systems, test (suite) maintenance is an inseparable part of software maintenance. Clarity of the purpose of each test case in the suite can be improved by proper naming and appropriate packaging, which decreases the cost of test maintenance. As a software system evolves its test suites need to be updated (maintained) to verify new or modified functionality of the software, and thus test cases may need to be categorized in a different way. In this work, we are proposing a technique to categorize the test cases automatically based on their coverage information. The proposed process can be performed dynamically over the life cycle of the system to improve the quality of test packaging. We build a social network of test cases and use coverage information to define links between them. This network is used to identify higher groups of test cases such as test package. To the best of our knowledge, this is the first trial in this direction. To evaluate our technique, we applied it on three open source systems with available JUnit test suits to identify test packages. We measured the quality of the discovered packages in terms of cohesion and coupling and compared them with the original packaging from test developers of these projects. The result shows that our technique can be used to categorize test cases automatically by even improving the quality of the packages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».